研学旅游网络关注度时空差异及影响因素研究

基于百度指数获取2016—2021年我国31个省份“研学旅游”的网络搜索量,应用季节性集中指数和热点分析等方法,探究研学旅游网络关注度空间分布的时空差异特征,并从经济、教育、旅游、公共服务等方面探究研学旅游网络关注度空间分布差异的原因.研究发现：(1)研学旅游网络关注度在2016—2021年呈下降趋势,且在季节分布上具有不均衡性,在节假日前后呈现一定的集中性.(2)研学旅游网络关注度具有聚类分布特征,并且有较高的显著性：东部沿海和中部省份研学旅游网络关注度较高,西北、东北和西南地区较低.(3)区域经济水平、教育水平、研学旅游的发展水平和公共服务等因素是影响研学旅游网络关注度的主要因素.     

新冠疫情影响下旅游景区网络关注度时空分异特征研究——以福建省5A级景区为例

研究基于2016—2020年百度指数数据,研究疫情影响下福建省5A级旅游景区网络关注度变化,分析时间、空间分异特征,结果显示：(1)时间分异特征上,表现为疫情影响下人们的搜索行为在周内发生巨大变化;季节性表现为疫情前的最高峰为疫情后的低谷;旅游景区网络关注度呈现出黄金周的井喷式发展变化;景区关注度年际变化受疫情影响表现出下降趋势.(2)空间分异特征上,游客网络关注度具有明显的空间集聚效应,主要客源市场集中于东南沿海地区,以福建省为圆心,向周边省市延伸,呈现圆形扩散态势;网络关注度空间演化呈现“多中心”空间分布态势,“核心-边缘”特征明显,表现为“东南-西北”两核心.     

婺源景区网络关注度分析——基于百度指数的视角

基于百度指数,选取婺源景区2012—2018年网络关注度数据,采用季节性集中指数(S)、周内分布偏移指数(T)、地理集中指数(G)和经济联系强度(L) 4个指标,分析了婺源景区网络关注度时空分布特征及其影响因素。结果表明:1)景区网络关注度与客流量呈正相关,百度指数在某种意义上是客流量的前兆; 2)景区网络关注度时间分布差异显著,年际变化上呈现“先快速增长,后急剧下降”的趋势;年内搜索淡旺季明显,呈现出以春季2—4月为旺季的“单峰型”形状;旅游黄金周内呈“金字塔”状变化,搜索顶峰在节前或节初1—2 d;工作周内,工作日缓慢上升达到峰值,周末快速下降; 3)景区网络关注度在空间上集中分布于江西省内和其周边省份; 4)油菜花主花期、节假日、两地经济联系强度、人均GDP是影响景区网络关注度的主因。     

基于百度指数的日照旅游网络关注度时空特征及影响因素研究

互联网已经成为游客查询目的地旅游相关信息的重要平台;网络搜索数据则记录了游客的关注热点和旅游偏好等,反映了旅游目的地网络关注度状况.基于百度指数平台,获取日照2013-2017年每日旅游搜索指数为基础数据,借助Excell和ArcGIS 10.2分析软件,运用季节性集中指数、周内分布偏度指数和地理集中度指数等方法对数据进行统计分析和可视化处理,揭示了日照旅游网络关注度时间和空间分布特征,探讨了其影响因素,并根据结论提出了相应的建议,对促进日照旅游发展有一定的实践指导作用.     

岳麓山-橘子洲景区国内网络关注度时空分布的特征

岳麓山-橘子洲景区是长沙著名景点之一，是长沙旅游的风向标。以景区相应关键词的百度指数为网络关注度计算基础，分析景区2018—2021年国内网络关注度时空分布规律及变化特征。结果显示，景区网络关注度总体处于上升趋势，2020年虽有较大幅度下跌，但2021年强势反弹，扭转了下跌势头。这4年间景区国内网络关注度时序规律变化总体不大，各年际变动相对较小，各季节占比保持了相对均衡，但是2020年后景区网络关注度淡、平、旺季分布规律有明显改变，假期分布规律在2020年上半年有较大变化。地理集中指数显示景区网络关注度空间分布相对分散，各省区市网络关注度变化相对同步，但首位度指数显示湖南本省优势突出，省域变异系数表明各省区市之间差异较大，自相关分析结果显示空间分布有较强集聚性，影响因素分析结果表明地理空间距离、人口数量和GDP等与景区网络关注度之间存在较强相关性。     

中国邮轮旅游网络关注度的时空格局及影响因素研究

邮轮旅游作为我国新兴的专项旅游活动,市场需求旺盛.越来越多的旅游者通过网络获取邮轮旅游的相关信息,并在检索过程中形成了对邮轮旅游的网络关注度.可以说,邮轮旅游网络关注度是旅游者的需求状况在网络上的直观表现.本文基于百度指数,综合运用变异系数、地理加权回归等数理及空间分析方法,研究2011—2016年我国邮轮旅游网络关注度的时空特征及影响因素.结果表明:(1)邮轮旅游网络关注度总体上呈逐年递增的趋势,年际差异较大,呈现明显的季节性特征,旺季高、淡季低,全年出现7月和3月两个主次波峰."春节"期间的网络关注度基本在节日前两天达到高峰,"十一"的关注度的高峰比"春节"提前1天,"十一"及"春节"期间的网络关注度整体呈现"V"字型,节前、节后的网络关注度均高于节日内.(2)邮轮旅游网络关注度的省际差异较大,关注度的高值区主要位于东部沿海地区,其范围呈现由沿海到内陆、从南方向北方并不断向中部地区拓展的变化趋势,省际差异逐渐缩小.(3)气候条件及闲暇时间是影响关注度时间分布的重要因素,各省之间经济、旅游、教育等发展水平不同是导致其空间分布差异的重要因素.     

敦煌旅游网络关注度时空特征及因素分析

选取敦煌作为本研究的案例地,汇总用户网络关注度的统计数据,并分析季节性集中指数,地理集中指数等指标,探究敦煌旅游网络关注度时空特征。研究发现：敦煌网络关注度的时间分布集中下降,具有显著的季节性,假期性;敦煌旅游网络关注度的分布特征区域差异较大,且具有显著集中性。在此基础上,本文对旅游网络关注度影响因素进行解析。     

河南5A级景区网络关注度时空演变特征与影响因素

基于百度指数平台，分析了河南5A级景区网络关注度在2015-2021年的时空演变特征与影响因素.研究结果表明：(1)河南5A级景区网络关注度年际变化不大，集中分布在春夏季和早秋，月份呈现4月，8月，10月“三峰”状变化；(2)从节假日变化来看，网络关注度在“五一”“十一”假期呈现倒“U”形的曲线图，假期前夕持续上升，假期初期达到峰值，随后开始平缓下降至平稳状态；(3)网络关注度空间分布比较集中，主要分布在东南沿海地区以及河南省及周边省市，近年来空间分布趋于分散，同时发现全国各省市居民更偏向于河南5A级景区的人文类景观；(4)节假日、人口基数、互联网普及率、经济联系强度等是影响河南5A级景区网络关注度的重要因素.     

基于百度指数的重庆马拉松网络关注度时空特征研究

【目的】揭示重庆马拉松网络关注度时空分布特征及影响因素。【方法】利用百度指数"指数探索"功能和时空属性数据,以重庆马拉松为关键词,时间段为2012—2016年,利用Excel,SPSS,ArcGIS等分析工具,运用季节性强度指数、地理集中指数、首位度指数、空间聚类和相关分析等方法进行分析。【结果】重庆马拉松网络年度关注度呈现阶梯状上升趋势;年内关注度的"双峰"形态突出,"尖峰平谷"形态鲜明,赛事报名期与举办期共同成为网络关注度的前兆期和峰值期;比赛周的周末搜索指数明显高于平日,网络关注与赛事举办形成共振效应;除重庆外,周边省份、东部沿海省份和发达城市的网络关注度较高,关注度水平与区域经济发展水平、人口数量(网民数量)、网络普及率等存在正相关关系,与空间距离存在负相关关系;重庆马拉松网络关注度的空间均衡水平逐年提升。【结论】马拉松正从单纯的专业体育赛事转变为大众体育旅游事件,利用网络关注度数据理清马拉松营销效应的时空特征及影响因素,将有利于基于马拉松旅游的城市营销,不断提升马拉松服务质量和赛事品质。     

基于百度指数的省域旅游形象口号 网络关注度时空特征研究

以百度指数作为数据来源,运用变异系数、基尼系数等统计分析方法和全局自相关空间分析方法,对中国8个省的省域旅游形象口号网络关注度的时空特征进行研究。结果显示:在年变化特征上,关注度总体呈降低趋势,特别是推出时间较早的形象口号;整体月变化曲线呈双"M"形,特殊事件对关注度的影响非常显著,网络关注度的高峰、低谷与国内旅游活动的季节性差异具有同步性;关注度月变异系数整体多呈波动降低趋势,各月份间的网络关注度差异在变小;周变化曲线呈倒斜"一"型,网络关注度平时较高,周末较低。在空间特征上,省域旅游形象口号网络关注度较高的区域是本省(市)、东部经济发达地区和邻近省(市),关注度高的区域与旅游客源地具有重合性,关注度的省际基尼系数与莫兰指数的结果具有共同性。最后从省域旅游形象口号的设计、宣传方式和目的地营销这3个方面给出了建议。     

基于百度指数的旅游目的地网络关注度影响因素分析——以青岛为例

互联网已经成为当前绝大部分居民出游前了解旅游相关信息的最主要渠道.基于百度指数的数据分析功能,分析旅游目的地的网络关注度变化及影响因素,对指导旅游目的地的发展具有一定的意义.以青岛为例,经检索得到青岛2011年旅游网络关注曲线,发现2011年青岛旅游网络注度时间分布特征:①在一年内,用户旅游关注相对集中;②在局部时间段内,用户旅游网络关注度存在小的峰值;③用户旅游关注度曲线呈现一种齿状波动.由此得出影响旅游目的地网络关注度的关键因素有:季节变化、闲暇时间以及旅游目的地已有知名度,三者综合作用,影响着人们对旅游目的地的关注度.     

基于百度指数的重庆马拉松网络关注度时空特征研究

【目的】揭示重庆马拉松网络关注度时空分布特征及影响因素。【方法】利用百度指数“指数探索”功能和时空属性数据,以重庆马拉松为关键词,时间段为2012—2016年,利用Excel,SPSS,Arc GSI等分析工具,运用季节性强度指数、地理集中指数、首位度指数、空间聚类和相关分析等方法进行分析。【结果】重庆马拉松网络年度关注度呈现阶梯状上升趋势;年内关注度的“双峰”形态突出,“尖峰平谷”形态鲜明,赛事报名期与举办期共同成为网络关注度的前兆期和峰值期;比赛周的周末搜索指数明显高于平日,网络关注与赛事举办形成共振效应;除重庆外,周边省份、东部沿海省份和发达城市的网络关注度较高,关注度水平与区域经济发展水平、人口数量(网民数量)、网络普及率等存在正相关关系,与空间距离存在负相关关系;重庆马拉松网络关注度的空间均衡水平逐年提升。【结论】马拉松正从单纯的专业体育赛事转变为大众体育旅游事件,利用网络关注度数据理清马拉松营销效应的时空特征及影响因素,将有利于基于马拉松旅游的城市营销,不断提升马拉松服务质量和赛事品质。
     

安徽省旅游景区网络关注度时空特征研究

基于百度指数统计2014年9月1日到2015年8月31日逐日网络关注度数据,从周时段、月时段、黄金周期间、三大旅游区域和网络关注客源地域特征5个方面研究安徽省22个著名旅游景区网络关注度时空特征。周时段内,网络关注度整体呈"平日高、周末低"特征,周五达到最大值;逐月来看,呈"三峰三谷"特征,关注高峰集中在12、3及4月;黄金周前5天关注度均明显上升,到节前一天达到最高峰,节后出现明显下降;网络关注客源具有一定的地域聚集特征。三大区域网络关注度存在较大差异,皖南最高且季节性波动最为明显,大合肥区次之,皖北最低且波动较小。需做好旅游景区网络营销、全省旅游业均衡发展、旅游客流高峰期预防等工作。     

陕西旅游经济位序规模差异化特征研究

在收集2001—2020年陕西10个城市旅游经济空间面板数据的基础上，探讨其位序规模差异化特征.研究表明：(1)陕西旅游经济呈不平衡发展状态，绝对差异呈扩大化，但整体向均衡化演进.(2)陕西旅游经济首位分布明显，首位度经历了“波浪状”变化过程，表明陕西旅游经济经历了“集中—分散”的交替变化历程.(3)位序规模分析表明，陕西旅游经济的增长也存在差异性.在地域差异上陕西旅游经济出现了“强者恒强，弱者恒弱”的马太效应；在时序差异上，2001—2010年规模差异较小，2012—2020年规模差异显著.(4)齐夫参数q值的变化表明陕西旅游经济经历了“首位型—集中型—首位型”的演变历程；理想K值与实际K值差值的变化态势表明，陕西旅游经济的现实收益大于理想收益.根据陕西旅游经济位序规模的变化将其发展态势分为稳定型、波动型、上升型和下降型4种形态，并从经济发展水平、旅游资源禀赋、旅游服务设施、交通和政策等方面进行了非疫情状态下旅游经济的影响因素分析.     

基于百度指数的网红景区网络关注度时空特征研究——以重庆洪崖洞为例

网红景区可以为旅游地带来极大的流量与关注,对旅游地的发展既是机遇也是挑战.基于网络搜索数据的网络关注度研究有利于了解网红景区现象,推动景区健康可持续发展.以网红景区重庆市洪崖洞为例,通过百度指数获取其网络关注度信息,计算变异系数、月季集中指数、地理集中指数、弹性系数并结合Arc GIS分析洪崖洞网络关注度的时空特征,结果表明:①从年际变化来看, 2012-2018年洪崖洞的网络关注度逐年提升, 2018年网络关注度日均值的增长率达到最高,并出现了淡季、旺季之分, 2018年可以视为洪崖洞景区的网红元年;②从月际变化来看,年内关注度呈现双峰特征;③31个省级行政区对洪崖洞的网络关注度均逐年递增,且在2017-2018年增长率达到最高;④各区域对洪崖洞的网络关注度存在较大差异,其中重庆本地居民对洪崖洞的关注最强;⑤2018年洪崖洞网络关注度各区域分布最为均衡,重庆洪崖洞成为名副其实的网红景区.洪崖洞健康可持续发展可从以下几方面着手:均衡淡旺季客流,优化游客体验;依托网红经济,做强网红品牌;挖掘景区文化,着重内容生产;提升服务质量,提高接待能力等.     

东北5A级景区网络关注度区域差异研究

以2013—2016年全国31个省、自治区、直辖市对东北5A级景区网络关注度的百度指数为数据基础,采用弹性系数、变异系数和泰尔指数的方法来测度东北5A级景区的网络关注度的区域差异特征,分析了网络关注度的空间格局和影响因素。研究发现:2013—2016年全国对东北5A级景区的网络关注度总体呈现出增长的趋势;区域间、区域内和以省际为单元的网络关注度差异显著,网络关注度的空间格局未发生根本性变化;区域间差异是造成东北5A级景区网络关注度区域差异的主要原因,区域内差异对总差异的贡献率较小;客源地的旅游资源丰度和客源地与旅游目的地间的空间距离是东北5A级景区旅游网络关注度空间分布的主要影响因素。     

湖南“红三角”旅游区PC与移动游客网络关注度时空分布特征及其异同

【目的】揭示“红三角”PC和移动游客网络关注度时空分布特征及影响因素,分析各影响因素的边际效应,在此基础上,分析两者的异同。【方法】收集游客网络关注度及其他相关数据,利用季节性强度指数、地理集中度指数和重心模型,进行统计分析和比较。【结果】①移动游客网络关注度相对较高,年内变化波动幅度较大,PC游客网络关注度相对较低,年内变化波动幅度较小。两者对重大事件影响同步响应,但响应程度有较大区别。PC游客网络关注度具有较明显的前兆效应,移动游客网络关注度的前兆效应不明显,移动游客网络关注度对节假日的响应程度高于PC游客网络关注度。②普通周周内移动游客网络关注度与PC游客网络关注度周内变化呈反向变化关系;移动游客网络关注度在春节和十一假期内均呈倾斜的“L”型,PC游客网络关注度在春节期间呈倾斜的“L”型,而在十一期间呈“M”型,黄金周内峰值均出现在假期开始后的第三天。PC和移动游客网络关注度月变化均呈山岭形,但两者变化趋势存在反向相关的关系,PC游客网络关注度季节性相对较小。③PC与移动游客网络关注度空间分布的影响因素基本相同;山东、河南等7省区PC和移动游客网络关注度规模分布较一致;其他省区PC与移动游客网络关注度规模分布存在较大偏差。各月PC与移动游客网络关注度重心变化存在较大差异,整体上PC游客网络关注度重心更偏向东北方向。PC与移动游客网络关注度的空间分布的影响因素的基本相同,但在网络普及率,以及各因素影响程度上两者间有较明显的差异。【结论】相关结果可为丰富旅游与信息流的相关研究,促进湖南“红三角”旅游客源市场开发提供参考。
     

湄洲岛国家旅游度假区客流时空分布研究

湄洲岛是中国最有名的海岛风景旅游区之一，但波动的客流影响到海岛风景旅游区的可持续发展。通过对湄洲岛国家旅游度假区的实地访谈、调查与相关统计资料的收集，分析了湄洲岛接待的游客。可以得出下面的结论：湄洲岛国家旅游度假区客流具有明显的时间和空间波动，当地政府应采取措施消除客流的大幅波动，如发展各种不同的旅游产品，完善海岛功能区规划等。     

基于百度指数的中国A级旅游洞穴景区网络关注度分布特征研究

对旅游洞穴景区网络关注度分布特征的研究,可从新的视角为我国旅游洞穴的开发、管理和宣传营销提供有益的指导.运用均值比率、核密度分析和标准差椭圆等空间分析方法,对百度指数收录的我国64个A级旅游洞穴景区网络关注度的分布特征进行研究.研究表明:A级旅游洞穴景区的网络关注度普遍不高;大部分潜在游客对3A级以下旅游洞穴景区没有兴趣;中国A级旅游洞穴景区网络关注度在空间上形成了3个高关注度带,2个高值关注中心;中国A级旅游洞穴景区网络关注度空间分布格局呈东北—西南走向,网络关注度重心在湖北省中部地区.     

湖南“红三角”旅游区PC与移动游客网络关注度时空分布特征及其异同

【目的】揭示"红三角"PC和移动游客网络关注度时空分布特征及影响因素,分析各影响因素的边际效应,在此基础上,分析两者的异同。【方法】收集游客网络关注度及其他相关数据,利用季节性强度指数、地理集中度指数和重心模型,进行统计分析和比较。【结果】1移动游客网络关注度相对较高,年内变化波动幅度较大,PC游客网络关注度相对较低,年内变化波动幅度较小。两者对重大事件影响同步响应,但响应程度有较大区别。PC游客网络关注度具有较明显的前兆效应,移动游客网络关注度的前兆效应不明显,移动游客网络关注度对节假日的响应程度高于PC游客网络关注度。2普通周周内移动游客网络关注度与PC游客网络关注度周内变化呈反向变化关系;移动游客网络关注度在春节和十一假期内均呈倾斜的"L"型,PC游客网络关注度在春节期间呈倾斜的"L"型,而在十一期间呈"M"型,黄金周内峰值均出现在假期开始后的第三天。PC和移动游客网络关注度月变化均呈山岭形,但两者变化趋势存在反向相关的关系,PC游客网络关注度季节性相对较小。3PC与移动游客网络关注度空间分布的影响因素基本相同;山东、河南等7省区PC和移动游客网络关注度规模分布较一致;其他省区PC与移动游客网络关注度规模分布存在较大偏差。各月PC与移动游客网络关注度重心变化存在较大差异,整体上PC游客网络关注度重心更偏向东北方向。PC与移动游客网络关注度的空间分布的影响因素的基本相同,但在网络普及率,以及各因素影响程度上两者间有较明显的差异。【结论】相关结果可为丰富旅游与信息流的相关研究,促进湖南"红三角"旅游客源市场开发提供参考。